AI+汽車(chē)智能化系列：車(chē)企智駕路測(cè)體驗(yàn)比較

算法/功能理論層面

特斯拉FSDv12版本實(shí)現(xiàn)了感知與規(guī)控的全棧端到端技術(shù)，支持北美的完全自動(dòng)駕駛。

國(guó)內(nèi)車(chē)企采用BEV+Transformer技術(shù)提升感知精度，并增加基于學(xué)習(xí)的規(guī)控算法比例，算法框架正向端到端發(fā)展。

華為和小鵬預(yù)計(jì)在2024年第三季度實(shí)現(xiàn)端到端智能駕駛算法，領(lǐng)先于其他企業(yè)。

路測(cè)體驗(yàn)層面

建立了智駕道路實(shí)測(cè)評(píng)判框架，通過(guò)"啟停+行駛"雙環(huán)節(jié)評(píng)估車(chē)企智能駕駛能力。

啟停環(huán)節(jié)：包括權(quán)限限制、啟動(dòng)、斷點(diǎn)接管和結(jié)束。

行駛環(huán)節(jié)：城市覆蓋面、道路覆蓋面和臨時(shí)處理。

智能駕駛算法能力與數(shù)據(jù)積累形成正循環(huán)，頭部玩家迭代速度較快，需要高頻跟蹤。

車(chē)企維度

特斯拉在智能駕駛方面表現(xiàn)優(yōu)異，接近人類(lèi)駕駛水平，但在反應(yīng)速度上略有差距。

國(guó)內(nèi)車(chē)企如華為、小鵬在原地啟動(dòng)、道路覆蓋和場(chǎng)景處理上與特斯拉有差距。

蔚來(lái)、智己、阿維塔等其他車(chē)企在啟停、道路覆蓋和場(chǎng)景處理上表現(xiàn)更弱。

場(chǎng)景維度

特斯拉實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景覆蓋，而國(guó)內(nèi)頭部OEM在困難場(chǎng)景下的優(yōu)秀率約為40%，簡(jiǎn)單場(chǎng)景下約為50%-60%。

華為的數(shù)字表現(xiàn)相比小鵬較弱，主要因?yàn)樾※i的駕駛算法策略更保守，缺少主動(dòng)變道等行為。

行業(yè)趨勢(shì)

全行業(yè)正加速智能化轉(zhuǎn)型，OEM和Tier供應(yīng)商加大智能化投入。

智駕核心環(huán)節(jié)圍繞OEM展開(kāi)，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法提效，進(jìn)而推動(dòng)硬件迭代。

以特斯拉為代表的企業(yè)，正持續(xù)迭代全棧端到端算法，實(shí)現(xiàn)功能落地。

產(chǎn)業(yè)布局

OEM整車(chē)廠商、核心芯片硬件廠商、智駕傳感器廠商和獨(dú)立算法商正加速端到端算法開(kāi)發(fā)。

智駕算法產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)入深水區(qū)，需要大算力和大數(shù)據(jù)支持，以實(shí)現(xiàn)從L3有條件自動(dòng)駕駛到L4完全自動(dòng)駕駛的過(guò)渡。

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